Ready-to-use 모델

Amazon SageMaker Canvas Ready-to-use 모델을 사용하면 단일 코드 줄을 작성하거나 모델을 빌드하지 않고도 데이터를 예측할 수 있습니다. 가져와야 하는 것은 데이터뿐입니다. Ready-to-use 모델은 사전 구축된 모델을 사용하여 모델을 구축하는 데 필요한 시간, 전문 지식 또는 비용을 소비하지 않고도 예측을 생성할 수 있으며 언어 감지에서 비용 분석에 이르기까지 다양한 사용 사례 중에서 선택할 수 있습니다.

Canvas는 Amazon Textract , Amazon Rekognition Amazon Rekognition및 Amazon Comprehend와 같은 기존 AWS 서비스와 통합되어 데이터를 분석하고 예측하거나 인사이트를 추출합니다. Canvas 애플리케이션 내에서 이러한 서비스의 예측 기능을 사용하여 데이터에 대한 고품질 예측을 얻을 수 있습니다.

Canvas는 다음 Ready-to-use 모델 유형을 지원합니다.

Ready-to-use 모델	설명	지원되는 데이터 유형
감정 분석	텍스트 줄에서 긍정적이거나 부정적이거나 중립적이거나 혼합된 감정을 감지지합니다. 현재, 영어 텍스트에 대해서만 감정 분석을 수행할 수 있습니다.	일반 텍스트 또는 테이블 형식(CSV, Parquet)
개체 추출	사람, 장소, 상품 등 실제 오브젝트인 개체나 날짜, 수량 등의 단위를 텍스트에서 추출합니다.	일반 텍스트 또는 테이블 형식(CSV, Parquet)
언어 감지	영어, 프랑스어 또는 독일어와 같은 텍스트에서 주로 사용되는 언어를 결정합니다.	일반 텍스트 또는 테이블 형식(CSV, Parquet)
개인 정보 감지	텍스트에서 주소, 은행 계좌 번호, 전화 번호 등 개인을 식별하는 데 사용할 수 있는 개인 정보를 감지합니다.	일반 텍스트 또는 테이블 형식(CSV, Parquet)
이미지 내 오브젝트 감지	이미지에서 오브젝트, 개념, 장면, 동작을 감지합니다.	이미지(JPG, PNG)
이미지에서 텍스트 감지	이미지에서 텍스트를 감지합니다.	이미지(JPG, PNG)
비용 분석	청구서 및 영수증에서 날짜, 번호, 품목 가격, 총액, 결제 조건 등의 정보를 추출합니다.	문서(PDF, JPG, PNG, TIFF)
신원 증명서 분석	미국 정부가 발행한 여권, 운전면허증 및 기타 신원 증명서에서 정보를 추출합니다.	문서(PDF, JPG, PNG, TIFF)
문서 분석	감지된 텍스트 간의 관계에 대해 문서 및 양식을 분석합니다.	문서(PDF, JPG, PNG, TIFF)
문서 쿼리	자연어를 이용한 질문으로 급여 명세서, 은행 명세서, W-2, 주택담보대출 신청서와 같은 구조화된 문서에서 정보를 추출합니다.	문서(PDF)

시작

모델을 시작하려면 Ready-to-use 다음 정보를 검토하세요.

사전 조건 

Canvas에서 모델을 사용하려면 Ready-to-use Amazon SageMaker 도메인 를 설정할 때 Canvas Ready-to-use 모델 구성 권한을 켜야 합니다. Canvas Ready-to-use 모델 구성은 Canvas 사용자의 AWS Identity and Access Management (IAM) 실행 역할에 AmazonSageMakerCanvasAIServicesAccess 정책을 연결합니다. 권한 부여와 관련하여 문제가 발생하는 경우 SageMaker 콘솔을 통한 권한 부여 문제 해결항목을 참조하세요.

도메인을 이미 설정한 경우 도메인 설정을 편집하고 권한을 켤 수 있습니다. 도메인 설정을 편집하는 방법에 대한 지침은 도메인 설정 편집을 참조하세요. 도메인 설정을 편집할 때 Canvas 설정으로 이동하여 Canvas Ready-to-use 모델 활성화 옵션을 켭니다.

(선택 사항) AI 서비스 데이터 스토리지 옵트아웃

특정 AWS AI 서비스는 데이터를 저장하고 사용하여 서비스를 개선합니다. 서비스 개선에 데이터를 저장하거나 사용하지 않도록 선택할 수 있습니다. 옵트아웃 방법에 대한 자세한 내용은 AWS Organizations 사용 설명서의 AI 서비스 옵트아웃 정책을 참조하세요.

모델 사용 Ready-to-use 방법

모델을 시작하려면 다음을 수행합니다. Ready-to-use

1. (선택 사항) 데이터를 가져옵니다. 테이블, 이미지 또는 문서 데이터 세트를 가져와 Ready-to-use 모델로 배치 예측 또는 예측 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. 데이터 세트 가져오기를 시작하려면 데이터 흐름 생성을 참조하세요.

2. 예측을 생성합니다. 선택한 Ready-to-use 모델로 단일 또는 배치 예측을 생성할 수 있습니다. 예측을 시작하려면 텍스트 데이터 예측을 참조하세요.